Bu çalýþmada, hýz-algýlayýcýsýz asenkron motor (ASM) kontrolü için uyarlamalý geniþletilmiþ Kalman filtresi (UGKF) tabanlý sabit anahtarlama frekanslý doðrudan moment kontrollü (SAF-DMK’lý) sürücü sisteminin tasarýmý gerçekleþtirilmektedir. Stator akýsý tabanlý ASM modelini kullanan UGKF ile GKF’lerin kestirim baþarýmýný doðrudan etkileyen ve geleneksel GKF’lerde sabit olarak kabul edilen sistem gürültüsü kovaryans matrisi çalýþma koþullarýna göre çevrimiçi olarak güncellenmektedir. UGKF’nin geleneksel DMK’lý sürücü yerine, SAF-DMK’lý sürücüye dahil edilmesinin nedeni geleneksel DMK kontrolündeki moment dalgalanmalarýnýn ve deðiþken anahtarlama frekansýndan kaynaklanan anahtarlama kayýplarýnýn azaltýlmasýdýr. SAF-DMK’lý sürücünün ihtiyaç duyduðu stator akýsýnýn stator duran eksen takýmý bileþenlerine ve rotor mekanik açýsal hýzýna ek olarak, stator akýmýnýn stator duran eksen takýmý bileþenleri ve yük momenti önerilen UGKF tabanlý gözlemleyici ile kestirilmektedir. Yük momenti kestirimi ile önerilen hýz-algýlayýcýsýz sürücü sisteminin bozucu yük momenti deðiþimlerine karþý dayanýklý olmasý saðlanmaktadýr. Son olarak, önerilen UGKF-tabanlý hýz-algýlayýcýsýz SAF-DMK’lý sürücü sistemi benzetim çalýþmalarý altýnda doðrulanmaktadýr.

Hiperspektral görüntüleme, farklý uygulama alanlarýndaki kullanýmý ile son yýllarda oldukça popüler bir konu haline gelmiþtir. Yüksek depolama alanlarýna ihtiyaç duyan hiperspektral görüntülerin yüksek verim ve kalite ile sýkýþtýrýlmasý gerekmektedir. Bu çalýþmada, hiperspektral görüntülerin kayýplý sýkýþtýrýlmasý için otomatik uyarlamalý ýþýklýlýk dönüþümü ve üç-boyutlu ayrýk kosinüs dönüþümünü (3D-DCT) kullanan özgün bir yöntem önerilmektedir. Önerilen yöntemde ilk olarak hiperspektral verideki spektral bantlar gruplanmýþ ve ön iþlem olarak otomatik uyarlamalý ýþýklýlýk dönüþümü uygulanmýþtýr. Elde edilen her bant grubu ayrýk kosinüs dönüþümü ve sonrasýnda Huffman kodlama kullanýlarak sýkýþtýrýlmýþtýr. Önerilen ýþýklýlýk dönüþümünün amacý, bir grup içindeki bant imgeleri arasýndaki ýþýklýlýk ve karþýtlýk farklýlýklarýný azaltarak sýkýþtýrma performansýnýn arttýrýlmasýný saðlamaktýr. Deneysel sonuçlarda, Cuprite, Moffett Field, Jasper Ridge ve Pavia University hiperspektral görüntüleri üzerinde önerilen yöntem, ýþýklýlýk dönüþümünün farklý versiyonlarý ile karþýlaþtýrýlmýþtýr. Karþýlaþtýrma sinyal-gürültü oraný ve ortalama spektral açý uzaklýðý gibi ölçütler kullanýlarak yapýlmýþtýr. Bunun yanýnda, sýkýþtýrýlan verideki anomali ve hedef tespiti baþarýmlarý da karþýlaþtýrýlmýþtýr. Önerilen yöntemin, 3D-DCT sýkýþtýrma performansýný özellikle düþük bit oranlarýnda ortalama %40 oranýna kadar arttýrdýðý gösterilmiþtir.

Bu çalýþmanýn temel amacý, belirli bir ekonomik düzeyin altýndaki geliþmekte olan ülkelerdeki ampute'ler için düþük maliyetli, oldukça iþlevsel, miyoelektrik sinyal kontrollü bir protez el üretmektir. Bu çalýþmada, beþ parmaklý protez el 15 serbestlik dereceli olarak modellenmiþ ve parmaklardaki her bir eklem için ayrý bir motor aktüatörü kullanýlarak baðýmsýz eklem hareketi saðlanmýþtýr. Protezin el bu nedenle nesneleri mümkün olan en iyi þekilde tutabilir. Protez, maliyeti azaltmak için bir 3D yazýcýda PLA malzemesi kullanýlarak üretildi. Biyoelektrik sinyaller insan protezi el etkileþimini, yani el hareketi formunun tanýmlanmasýný saðlar. Yüzde 97 baþarý ile bir insan elinin hareket türü tanýmlamasý SVM algoritmasý ile saðlandý. Protez elin toplam maliyeti 450 ABD dolarýdýr. El, diðer yüksek fiyatlý rakiplerle kalitatif ve kantitatif performans metrikleri açýsýndan karþýlaþtýrýlmýþ ve bulgular yorumlanmýþtýr.

Bu yayýnda üçüncü derece ve zaman gecikmesi içeren sistem modellerinin kararlýlýðý, performansý ve dayanýklýlýðý için analitik bir oransal integral denetleyici tasarým yöntemi sunulmuþtur. Denetleyici tasarýmý, ideal bir sistemin frekans tepkilerini ele alarak denetlenmek istenen sistemin arzu edilen kazanç ve faz özelliklerini saðlamasý üzerinde yoðunlaþmýþtýr. Sözü edilen özellikleri saðlayan oransal integral denetleyici parametrelerini veren denklemler adým adým oluþturulmuþtur. Bu denklemler, söz konusu sistemler için genelleþtirilmiþ eþitlikleri içermektedir. Araþtýrmacý, bu yöntem sayesinde üçüncü derece zaman gecikmeli sistemler için istenen kazanç kesim frekansý ve faz payý deðerlerini saðlayabilmektedir. Bu sayede, Bode grafiði nipseten ayarlanabilmekte ve sistemin performansý ve dayanýklýlýðý artýrýlabilmektedir. Ayný zamanda önerilen denklemlerle sistem kararlýðý da elde edilebilmektedir. Yayýnda sunulan yöntemle elde edilen denklemler iki farklý model üzerinde uygulanmýþtýr. Tüm sonuçlar grafiksel olarak ve tablolarla gösterilmiþtir.

Rüzgar Enerjisi Santrallarýnda (RES) gerçekleþtirilen performans testleri, santral iþletmecileri ve türbin üreticileri için oldukça önemlidir. Performans testlerinde enerji üretim hesabý için rüzgar hýzý daðýlýmlarýnýn modellenmesi gerekmektedir. Bu çalýþmada, performans testlerinde kullanýlan rüzgar hýz daðýlým modellerinin Çekirdek Yoðunluk Kestirimi (ÇYK) yöntemi ile oluþturulmasý önerilmiþtir. Önerilen yöntemin uygulamasý Türkiye enterkonnekte elektrik þebekesine baðlý bir RES’e ait rüzgar türbini (RT) üzerinde gerçekleþtirilmiþtir. Uygulama sonucu elde edilen sonuçlar, literatürce kabul görmüþ iki farklý yöntem ile kýyaslanarak deðerlendirilmiþtir. Kýyaslanan yöntemlerden ilki International Electrotechnical Commission (IEC) 61400-12-2 numaralý standartta önerilen Rayleigh fonksiyonu ile daðýlým modelleme yöntemidir. Ýkincisi RES fizibilite çalýþmalarýnda tercih edilen Weibull fonksiyonu ile daðýlým modelleme yöntemidir. Deðerlendirme sonucunda ÇYK, Rayleigh ve Weibull fonksiyonlarý kullanan yöntemlerin sýrasýyla %1.32, %4.36 ve %12.12 mutlak hata ile bir yýllýk üretimi hesaplayabildiði görülmüþtür. Bu durum önerilen yöntemin literatürce kabul görmüþ ve çok yaygýn olarak kullanýlan iki yöntemden daha doðru sonuç verdiðini göstermektedir. Önerilen yöntemin bir diðer avantajý ise non-parametrik olmasý ve parametrik Weibull, Rayleigh fonksiyonu kullanan yöntemlerde olduðu gibi parametre hesabýna ihtiyaç duymamasýdýr.

Önemli bir enerji kaynaðý olan doðalgaz genelde sualtýndan da geçen doðalgaz boru hatlarý vasýtasýyla taþýnmaktadýr. Sualtý doðalgaz boru hatlarý korozyon ve gemi, balýkçýlýk faaliyetleri baþta olmak üzere çeþitli nedenlerden dolayý delinebilir. Bu yüzden, sýzýntýlarýn algýlanmasý ve konumlandýrýlmasý enerji güvenirliðinin saðlanmasýnda ve doðal yaþamýn korunmasýnda önemli bir role sahiptir. Bu çalýþmada, sualtý doðalgaz boru hatlarýndaki sýzýntýlarýn konumlandýrýlmasý için yeni bir yöntem olarak sinyal gücü tabanlý eðri uydurma yöntemi önerilmiþtir. Önerilen yöntemin performansý, gerçek bir sualtý doðalgaz boru hattýnýn parametrelerinin ve zamanla deðiþen (hareketli deniz yüzeyi, sualtý akýntýlarý vb. nedeniyle) çok yollu ikili seçici sualtý akustik kanalýnýn kullanýldýðý benzetim çalýþmalarýyla analiz edilmiþtir. Nümerik sonuçlar, oldukça gerçekçi olan bu zamanla deðiþen çok yollu sualtý akustik kanalýnda sýzýntýlarýn kilometrelerce uzaktan deniz dalga yüksekliði ve ortam gürültüsüne baðlý olarak düþük hatalarla konumlandýrýlabileceði gösterilmiþtir.

Enerji çevrim verimliliði %10’lara kadar çýkabilen endüstriyel Termoelektrik Jeneratörler (TEJ) atýk ýsýlardan elektrik enerjisi elde ediniminde kullanýlarak enerji verimliliðine katkýda bulunurlar. TEJ iç direnci ile yük direncinin eþit olmamasý verim deðerini oldukça düþürür. Ýç direnç ile yük direnci arasýndaki dengesizliðin ortadan kaldýrýlmasý veya en aza indirilmesi için Maksimum Güç Noktasý Ýzleyici (MGNÝ) algoritmalarý kullanýlýr. Bu çalýþmada, iç direnç ile yük direnci arasýndaki eþitliði saðlamak için Karýþtýr ve Gözlemle (K&G) metodu temelinde MGNÝ algoritmasý, alçaltan-yükselten çevirici kullanýlarak MATLAB/Simulink ile modellenmiþtir. Ýlk olarak, Seebeck sabitine ve sýcaklýk farkýna baðlý olarak bir TEJ modellemesi yapýlmýþtýr. Bu modellemede, seri ve paralel baðlanacak TEJ’ler belirlendikten sonra, TEJ modelinin çýkýþýna doðrudan deðiþken yük direnci baðlanmýþtýr. Yük direnci ve sýcaklýk farký deðiþim deðerleri için çýkýþ gücü hesaplanmýþtýr. Bu durumda, MGNÝ’siz TEJ’in yük deðiþimlerinden oldukça etkilendiði tespit edilmiþtir. Verim deðeri de buna baðlý olarak sürekli salýnýmlar yapmýþtýr. Daha sonra, bu sýcaklýk farký deðiþimi ve deðiþken yük K&G MGNÝ’li alçaltan-yükselten çevirici sistemine uygulanmýþtýr. Geliþtirilen K&G MGNÝ algoritmalý TEJ’in yük ve sýcaklýk deðiþimlerine raðmen Maksimum Güç Noktasýný (MGN) %98.72 bir doðrulukla izlediði görülmüþ ve TEJ en yüksek verimlilikle her koþulda çalýþtýrýlmýþtýr. Geliþtirilen bu K&G MGNÝ algoritmasý ile kontrol edilen, alçaltan-yükselten çeviricili bir TEJ sisteminin modeli sayesinde tasarýmcýlar için yalnýzca Seebeck sabitinin ve seri-paralel baðlý TEJ sayýlarýnýn girilmesinin yeterli olacaðý bir benzetim çalýþmasý sunulmuþtur.

Bu çalýþmada, 600 W gücündeki LCL filtreli bir fazlý þebeke etkileþimli evirici devresinin analizi, tasarýmý, benzetimi ve uygulamasý gerçekleþtirilerek devre üzerinde pasif sönümleme direncinin etkisi incelenmiþtir. Aktif güç kontrolü için oransal integral (PI), akým kontrolü için oransal rezonans (PR) denetleyici ve þebeke frekans kontrolü için ise T/4 gecikmeli faz kilitlemeli döngü (PLL) algoritmasý kullanýlmýþtýr. Sistemde sönümleme direnci olmadan analizler yapýlarak deðiþik güç deðerlerinde benzetim ve deneysel sonuçlar elde edilmiþtir. Daha sonra evirici devresindeki LCL filtreye sönümleme direnci dâhil edilerek sonuçlar tekrar alýnmýþtýr. Elde edilen benzetim ve deneysel sonuçlara göre sönümleme direncinin devreye dâhil edilmesi ile birlikte þebeke akýmýndaki osilosyonlarýn azaldýðý ve güç geçiþlerinin de daha düzgün hale geldiði görülmüþtür.

Bilgi tabanlý modelleme, modelleme performansýný geliþtirmek için mevcut bilgiyi içine katmak için kritik bir role sahiptir. Yeniden yapýlandýrýlabilir anten, klasik antenlerden daha fazla operasyonel frekans saðlayabildiðinden, bu çalýþmada bilgi tabanlý bir hibrid yapý, verimli bir model elde etmek ve ayný zamanda yeniden yapýlandýrýlabilir bir N-þekilli mikroþerit anten (RNSMA) için optimum yeni çözümler üretmek için kullanýlmýþtýr. Hibrid yapý iki aþamadan oluþmaktadýr. Ýlk aþama, tasarým parametrelerini elde etmek için bilgi tabanlý modelleme yapýsýnda kullanýlan baþlangýç bilgisini üretmektedir. Yapay sinir aðý tabanlý çok katmanlý algýlayýcý, eðitim sürecinden sonra bilgi tabanlý bir model için gerekli bilgiyi üretebilir. Bilgi tabanlý modelleme, tasarým hedefine karþýlýk gelen tasarým parametrelerini belirlemek için baþlangýç modelinin doðruluðunu geliþtirir. Verimli bilgi temelli bir stratejiyi gerçekleþtirmek için Ön Bilgi Giriþi (PKI), Kaynak Farký (SD) ve Ön Bilgi Giriþi ile Fark (PKID) uygulanabilir. 3B-EM simülasyonu, RNSMA'nýn tasarým parametrelerine baðlý olarak yeni çözümü üretir. Önerilen anten, AÇIK / KAPALI durumlarýný kullanarak iki direnç devresi tarafýndan kontrol edilen dört çalýþma moduna sahiptir. Anahtar konumlarý ve geometrik parametreler verimli bir anten tasarýmý için 2 GHz ve 6 GHz arasýnda tasarým hedeflerini karþýlamak için kullanýlabilir.

Kümeleme tabanlý KAA’larda küme baþýnýn seçimi aðýn yaþam süresi üzerinde önemli bir etkiye sahip olduðu için birçok çalýþma farklý küme baþý seçim yöntemi önermiþtir. Her ne kadar son yýllarda yapýlan çalýþmalar birden çok parametrenin tek bir fonksiyon altýnda toplandýðý adaptif yaklaþýmlar önermiþ olsa da bu parametrelerin küme baþý seçimi üzerindeki etkisi detaylý araþtýrýlmamýþtýr. Bu çalýþmada, öncelikle, düðümlerin kalan enerjisi, küme içi iletiþim maliyeti ve komþu sayýsýný içeren popüler küme baþý seçim parametrelerini kullanan kümeleme tabanlý bir KAA için ilk, orta ve son düðüm ölümleri ölçülerek orta ölçekli bir veri kümesi oluþturulmuþtur. Elde edilen sonuçlara göre dinamik olarak deðiþken katsayý tabanlý adaptif küme baþý seçim yöntemi, DCoCH, önerilmiþtir. Küme baþý seçim parametrelerinin katsayýlarý að yaþamýnýn üç farklý zamanýnda deðiþiklik gösterir. DCoCH, iki adet güncel, adaptif küme baþý seçim yöntemi ile KAA’nin birçok parametresi üzerinden karþýlaþtýrýlmýþtýr. Elde edilen sonuçlar, DCoCH’nin diðer yaklaþýmlara göre farklý baz istasyonu konumlarý, að geniþliði, düðüm sayýsý, düðümlerin sahip olduðu ilk enerji seviyeleri ve düðüm daðýlýmlarý altýnda daha iyi performans sergilediðini göstermiþtir.

Akýllý kartlar, radyo frekansý tanýmlama (RFID) etiketleri, kablosuz sensör düðümleri ve Nesnelerin Ýnterneti (IoT) konsepti ile iliþkili düþük kaynaklý cihazlarýn sayýsýnda artýþ olmaktadýr. Kimlik doðrulama protokollerinde kullanýlan temel öðelerden biri SRSÜ'ler tarafýndan üretilen nonce deðerleridir. Ayrýca güvenli iletiþimde þifreleme iþlemi için rasgele sayýlar kullanýlýr. Sýnýrlý kaynaklara sahip cihazlarda performans, kaynak kullanýmý ve rastlantýsallýk açýsýndan uygunluk göstermiþtir. Önerilen SRSÜ, en kapsamlý rastgele sayý test araçlarýndan biri olan NIST istatistiksel test takýmý (NIST STS) ile test edilmiþtir. Ayrýca, kablosuz tanýma ve algýlama platformu (WISP) pasif RFID etiketi üzerinde test edilmiþ ve uygulanmýþ ve iyi bilinen SRSÜ'lerle karþýlaþtýrýlmýþtýr. Karþýlaþtýrmalar sonucunda rakiplerinden daha iyi sonuçlar vermiþtir.

Bu çalýþmada, Türkiye’nin enerji talebini tahmin etmek amacýyla Girdap Arama (Vortex Search, VS) algoritmasý temelli yeni bir doðrusal regresyon modeli (EVS) geliþtirilmiþtir. Modelde Türkiye’deki gayri safi yurtiçi hâsýla (GSYÝH), nüfus, ithalat ve ihracat verileri girdi parametrelerini; ortaya çýkan enerji talebi ise tahmin edilecek çýktýyý ifade etmektedir. 1979 – 2005 ve 1979 – 2011 yýllarý arasýndaki veriler kullanýlarak geliþtirilen iki farklý EVS modeli literatürdeki benzer çalýþmalarla karþýlaþtýrýlmýþtýr. Elde edilen sonuçlar, geliþtirilen EVS modellerinin karþýlaþtýrma yapýlan modellerden daha baþarýlý sonuçlar elde ettiðini göstermiþtir. Çalýþmada son olarak, Türkiye’nin 2030 yýlýna kadar talep edeceði enerji miktarý, EVS ve diðer modeller ile 3 farklý senaryo üzerinden tahmin edilmiþtir.

Mevcut iþ akýþý yönetim sistemleri belirli bir iþ sürecini uygulayabilmek için önceden bütün adýmlarýn ve diðer gerekli tanýmlarýn yapýlmasýný gerektirir. Ýþ akýþlarýný tasarlamak karmaþýk ve zaman alýcý bir iþtir. Çoðunlukla gerçekleþen iþ süreçleri ile olmasý istenen süreçler birbirinden farklýdýr. Bu nedenle, ideal süreçlerden ziyade gerçekleþen süreçlerin keþfi için çeþitli algoritmalar geliþtirilmiþtir. Bu algoritmalar için ilk adým, uygulamada olan süreç hakkýnda detaylarý içeren olay kayýtlarýnýn elde edilmesidir. Bu çalýþmada biliþim teknolojileri (IT) sistemlerinde kayýtlý olan olay kayýtlarýný kullanan alfa algoritmasý tanýtýlmýþtýr. Ýþe alým süreçlerinde gerçekleþtirilen temel faaliyetler ile süreç modelleri oluþturulmuþtur. Alfa algoritmasýnýn bir iþ akýþýný baþarýlý bir þekilde modelleyebildiði gösterilmiþtir.

Deneysel psikoloji alanýndaki son çalýþmalar, baþkalarýnýn eylem sonuçlarýný tahmin edebilme yeteneðinin geliþimi ile ayný eylemi gerçekleþtirebilecek motor becerilerin geliþimi arasýnda doðrudan bir baðlantý olduðunu göstermiþtir. Bebekler doðum sonrasý ilk yýl içerisinde çevreleriyle etkileþime geçerler ve bu etkileþimleri sonucu bazý beceriler ve yetenekler kazanýrlar. Ayný zamanda bu süreç içerisinde çevrelerindeki baþka insanlarla da etkileþime geçip baþkalarýnýn eylem amaçlarý hakkýnda fikir sahibi olurlar. Bu çalýþma, masa üstü nesnelere yönelik kavrama ve itme eylemlerinin sonuç tahminlerinin geliþimsel sürecini inceleyebilmek adýna hesaplamalý bir model önermektedir. Bu baðlamda belirli nesnelere doðru yörüngeler oluþturulmuþ ve bir veri kümesinden alýnan el resimlerinin de yardýmýyla kavrama ve itme eylemlerinin hedefindeki nesneler yörünge tahminiyle saptanmaya çalýþýlmýþtýr. Kavrama ve itme eylemlerine yönelik geliþimsel süreç dört evrede analiz edilmiþtir. Sonuçlar, ortaya koyulan hesaplamalý modelin eylem tanýnýrlýðý ile eylem sonuç tahmin yeteneði arasýnda doðrudan bir iliþki kurabildiðini ve kavrama eylemine ait tahmin yeteneðinin daha erken geliþtiðini göstermektedir.

Son yýllarda, video düzenleme yazýlýmýnýn hýzlý geliþimi video sahteciliðini uygulanabilir hale getirmiþtir. Araþtýrmacýlar sahte video karelerini tespit etmek için yöntemler önermiþtir. Bu yöntemler sahteciliði tespit etmek için kodek özelliklerini, hareket artefaktlarýný, gürültü etkisini ve çerçeve benzerliðini kullanmaktadýr. Literatürde sahtecilik tespiti için önerilen yöntemlerin iki ana dezavantajý çalýþma zamaný ve düþük tespit doðruluðudur. Bu çalýþmada, çerçevelerden özellikler çýkarmak için Yerel Fark Ýkililerini (LDB) kullanan yeni bir çerçeve tekrarlama tespit yöntemi önerilmiþtir. Benzer özellik vektörlerine sahip benzer çerçeveler arasýndaki mesafe, Sahtecilik Mesafesini tahmin etmek ve kopyalanan çerçevelerin tam yerini belirlemek için kullanýlmaktadýr. Benzer çerçeveler arasýndaki PSNR daha sonra bunlarý üç sýnýfa gruplamak için kullanýlýr ve kural tabanlý mekanizma sahte çerçeveleri sýnýf üyeliklerine göre raporlar. Sonuçlar, önerilen yöntemin, benzer çalýþmalara kýyasla daha yüksek hassasiyetle daha düþük uygulama süresine sahip olduðunu göstermektedir.

Yazýlým sektörü, giderek hayatýn her alanýnda yer almakta ve büyük çapta yazýlým projeleri geliþtirilmektedir. Bu durum, geliþtirilen projelerde çok önemli hatalara ve olumsuz sonuçlara sebep olmaktadýr. Dolayýsýyla, bu durumu önlemek veya minimuma indirmek için özellikle yazýlým risk yönetim faaliyetlerinin baþarýlý bir þekilde uygulanmasý gerekmektedir. Bu çalýþmada, yazýlým projelerinde yapay zekâya dayalý ve web tabanlý yeni bir risk yönetim süreci tasarlanmýþ ve geliþtirilmiþtir. Çalýþmanýn amacý, risk faktörlerine göre proje çýktýlarýnda meydana gelebilecek sapmalarý yapay sinir aðlarý (YSA) kullanýlarak tahmin etmek, yazýlým yaþam döngüsünün ilk evrelerinde karþýlaþýlabilecek zararlarý minimize etmek ve böylece kullanýcýlar için önleyici bir yaklaþým desteði sunmaktýr. Çalýþmanýn YSA modelini oluþturmak için yazýlým mühendisliði alanýndaki akademisyenler, uzman ve proje yöneticileriyle öngörüþmeler yapýlarak bir kontrol listesi formu oluþturulmuþtur. Bu form kullanýlarak Teknokent’lerde bulunan yazýlým firmalarýndaki 774 farklý firmadan gerçek proje verisi toplanmýþtýr. Oluþturulan YSA modeli, kýrkbeþ giriþ, tek gizli katman (on beþ nörona sahip) ve beþ çýkýþlý (45-15-5) olup; eðitim R oraný 0.9978; test R oraný 0.9935 ve hata oraný ise 0.001’dir. Model,.dll kütüphanesi oluþturularak geliþtirilen uygulamaya entegre edilmiþtir. Geliþtirilen uygulama, farklý alanlardan gerçek proje verileri elde edilerek uzman ve akademisyen (10 kiþi) görüþleri alýndýktan sonra 4 farklý senaryo üzerinden test edilerek sonuçlar elde edilmiþtir. Elde edilen sonuçlar, uygulamanýn performansýnýn yüksek olduðunu ve söz konusu uygulamalarda YSA kullanýmýnýn proje baþarýsýna olumlu katkýlar saðladýðýný açýkça ortaya koymuþtur. Ayrýca, yapýlan çalýþma ile yazýlým endüstrisi için yapay zeka tabanlý bir risk yönetim süreci sunan uygulamalara ihtiyaç olduðu görülmüþtür.